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提取音频之后就要把音频转成文字了,目前市面上有很多方式都可以快速的将视频里的音频内容转成文字
虽然说有这么多方法可以去实现这个需求,但任务量增长后,想不花钱,又想不花时间造轮子,最好的办法就是用现成的接口
申请百度接口
如果想用百度接口来批量处理,需要
百度语音API地址:https://cloud.baidu.com/doc/SPEECH/index.html
from aip import AipSpeech
“”" 你的 APPID AK SK “”"
APP_ID = ‘xxx’
API_KEY = ‘xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx’
SECRET_KEY = ‘xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx’
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
def get_file_content(file_path):
with open(file_path, ‘rb’) as fp:
return fp.read()
result = client.asr(get_file_content(‘音频.wav’ % i), ‘wav’, 16000, {
‘dev_pid’: 1537 # 默认1537(普通话 输入法模型),dev_pid参数见本节开头的表格
})
print(result[‘result’])
如果你恰巧是用mac录的音频,那就得对音频进行降频处理
因为百度接口只能识别16 kHz的音频,而mac录的是48 kHz的音频,当然用ffmpeg重采样一下就可以
import ffmpeg
ffmpeg.input(‘输入音频.wav’).output(‘输出音频.wav’, ar=16000).run()
如果的你音频比较长,但是百度短语音识别接口支持1分钟以内的音频,这时候需要对音频进行分割处理
from pydub import AudioSegment
from pydub.utils import make_chunks
#blues文件30s
audio = AudioSegment.from_file(“voice.wav”, “wav”)
size = 30000 #切割的毫秒数
chunks = make_chunks(audio, size) ##将文件切割为59s一块
for i, chunk in enumerate(chunks):
##枚举,i是索引,chunk是切割好的文件
chunk_name = “voice{0}.wav”.format(i)
print(chunk_name)
##保存文件
chunk.export(chunk_name, format=“wav”)
然后重采样、剪切好的音频循环调用百度API接口就可以完成了~
当然,也有前辈利用百度API直接写成了一个exe来使用
只需要在刚才百度智能云注册申请账号即可使用
而现在互联网的大趋势是视频内容,了解视频相关的应用对于做内容也非常有帮助
之前有前辈分享过如果做短视频创作秘籍,就是把互联网上最火的内容下载个1、200个,然后拿来翻拍,毕竟火过的内容很大概率还会再火
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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